在雷達、通信信號的檢測或識別等算法中通常會涉及到下不完全Gamma函數逆的求解.為了便于該類算法在DSP/FPGA等硬件平臺上的實現,增強結果的可解釋性,將求逆問題轉化為對中心卡方隨機變量最大值極限分布歸一化常數的計算,利用極值分布的尾部等價性質,提出一種下不完全Gamma函數逆的近似解析求解算法,并將其應用于多輸入輸出空時分組碼識別的閾值計算.仿真結果表明,當虛警概率小于0.001,天線個數小于8且樣本量大于256時,該算法的相對誤差小于10%,單次運算時間小于13μs,可滿足實際工程應用需要.

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【部分圖文】：

圖1本文算法的近似性能

為了評估本文算法的性能,將本文提出的近似解析解在不同參數條件下進行仿真分析,并與文獻[8]算法及數值解法[7]進行性能及計算復雜度對比.仿真所用的計算平臺為DELL(型號:XPS13),其CPU為英特爾雙核i7-8550U(1.8GHz),操作系統(tǒng)為64位Window....

圖2樣本數對本文算法相對誤差的影響

1)虛警概率.當樣本長度為1024時,不同虛警概率條件下利用本文算法計算得到的識別閾值的相對誤差如表2所示.由表2可見,當接收天線個數保持不變時,本文提出的近似解析解的相對誤差隨虛警概率的增加而變大.其原因在于當樣本長度、循環(huán)前綴長度以及接收天線個數等參數不變時,虛警概率越....

本文編號：3909261